理化学研究所 計算科学研究センター

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第201回 第2部

第201回 第2部
日時: 2020年11月9日(月)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます)、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Innovative Methods for Scientific Computing in the Exascale Era by Integrations of (Simulation+Data+ Learning): Recent Progress in Accuracy Verification for Sparse Linear Solvers
・講演者:中島 研吾(R-CCS副センター長)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Towards the end of Moore's law, we need to develop not only new hardware, but also new algorithms and applications. In this study, we propose an innovative method for computational science for sustainable promotion of scientific discovery by supercomputers in the Exascale Era by combining (Simulation + Data + Learning (S+D+L)), where ideas of data science and machine learning are introduced to computational science. The BDEC system (Big Data & Extreme Computing), which is scheduled to be introduced to the Tokyo University in 2021, is a Hierarchical, Hybrid, Heterogeneous (h3) system, which consists of computing nodes for computational science and those for data science/machine learning. In this study, we consider the BDEC as the platform for integration of (S+D+L), develop an innovative software platform “h3-Open-BDEC” for integration of (S+D+L), and evaluate the effects of integration of (S+D+L) on the BDEC. The h3-Open-BDEC is designed for extracting the maximum performance of the supercomputers with minimum energy consumption focusing on (1) innovative method for numerical analysis with high-performance/high-reliability/power-saving based on the new principle of computing by adaptive precision, accuracy verification and automatic tuning, and (2) Hierarchical Data Driven Approach (hDDA) based on machine learning. Integration of (S+D+L) by h3-Open-BDEC enables significant reduction of computations and power consumption, compared to those by conventional simulations. In this talk, recent progress in accuracy verification for sparse linear solvers will be discussed.

注意事項:
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